Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425

## Penerapan Manajemen Risiko pada Tingkat Efisiensi Keuangan di Bank DKI Jakarta
Saridawati 1* , Murniyati 2 , Ratih Hastasari 3 , Suharini 4
Universitas Bina Sarana Informatika 1234 saridawati.sti@bsi.ac.id , murni.mni@bsi.ac.id , ratih.rhs@bsi.ac.id , suharini.suh@bsi.ac.id *Penulis Korespondensi Diajukan : 5 Maret 2021 Diterima : 9 Mei 2021
Dipublikasi : 1 Agustus 2021

## ABSTRACT
Efficiency is one measure of bank performance. The efficiency of a bank is influenced by the way management  manages  risk.  Financial  services  authority  regulation  number  18  /pojk.03/2016 issued by Bank Indonesia which requires every bank in Indonesia to form a risk management team. Risk  management  problems  in  the  banking  world  are  related  to  the  losses  they  experience,  and Regional Development Banks are expected to be able to detect maximum losses that may arise in the future. This team is obliged to control various aspects of risk management in each bank and observe the impact of risk management implementation. This study aims to determine the efficiency level of conventional banking at PT Bank Pembangunan Daerah Jawa Tengah and the effect of financing risk, operational risk and liquidity risk on the efficiency level. Efficiency is measured by the  method  of  Operating  Expenses  from  Operating  Income.  The  data  used  as  the  object  of  this research is Bank DKI Jakarta for the 2015-2020 period. The level of influence of the variables X1, X2, X3 on Y on the determinant coefficient (R2) shows the Adjusted R Square number of 0.359 or 35.9%  which  means  that  the  variation  in  efficiency  level  can  be  explained  by  financing  risk, operational  risk  and  liquidity  risk,  the  remaining  64.1%  can  be  explained  from  other  variables outside, for previous related studies there is no similarity in the influence of independent (x) and dependent (Y) values, because of differences in values generated from SPSS processing data. Based on the results of statistical tests and discussion analysis, it is known that financing risk, operational risk, liquidity risk simultaneously have no effect on the level of efficiency and only financing risk has a significant positive effect on the level of efficiency at PT Bank DKI Jakarta.

## Keywords: Financing Risk, Operational Risk, Liquidity Risk, Financial Efficiency

## PENDAHULUAN
Bank  memberikan  kredit  dengan  risiko  tertentu  kepada  warga,  sehingga  dalam  penerapannya bank  dituntut  untuk  memperhatikan  prinsip  perkreditan  yang  sehat(Eprianti,  2019).  Bank Pembangunan  Daerah  (BPD)  merupakan  salah  satu  lembaga  keuangan  yang  menjadi  pusat persatuan daerah dalam mewujudkan pembangunan ekonomi(Sukamto, 2016). Kondisi perbankan saat ini yang kinerjanya baik dipengaruhi oleh seluruh BPD di Indonesia(Nazir, 2018). Hal tersebut dibuktikan dengan peningkatan kinerja dan kesehatan bank pembangunan pada tahun 2015. Rata- rata  kinerja  Bank  Pembangunan  Daerah  mencapai  2,77%  yang  menjadi  penyumbang  terbesar pertumbuhan perbankan di Indonesia yang tumbuh sekitar 25,7 persen jika dibandingkan dengan tahun  yang  sama  periode  tahun  sebelumnya.  ( Nazir  &  Mahfuzah,  2018 ),  Bank  Pembangunan Daerah perlu menerapkan manajemen risiko untuk meningkatkan kinerja menjadi lebih baik ( Riau, 2017 ). Peraturan otoritas jasa keuangan nomor 18 /pojk.03/2016 yang dikeluarkan Bank Indonesia yang meminta setiap bank di Indonesia membentuk tim manajemen risiko. Tim ini berkewajiban untuk  mengontrol  berbagai  aspek  manajemen  risiko  di  masing-masing  bank  dan  mencermati dampak penerapan manajemen risiko, khususnya terhadap kekuatan moneter di Indonesia( Gustiawan, 2019 ). Permasalahan  manajemen  risiko di dunia perbankan terkait dengan kerugian yang dialaminya, serta Bank Pembangunan Daerah diharapkan mampu mendeteksi secara
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
maksimal  kerugian  yang  mungkin  timbul  dimasa  yang  akan  datang( Chosyali  &  Sartono,  2019 ). Penerapan manajemen risiko pada Bank Pembangunan Daerah khususnya risiko kredit, alat analisis yang  digunakan  adalah Non  Performing  Loan (NPL),  yaitu  perbandingan  kredit  bermasalah terhadap  total  kredit.  NPL  yang  tinggi  akan  mengganggu  peredaran  dana  Bank  Pembangunan Daerah  sehingga  menyebabkan  kinerja  Bank  Pembangunan  Daerah  mengalami  penurunan (Amalina & Saifi, 2018) . Hasil terjemahan pengukuran kinerja perbankan juga dilakukan dengan menggunakan  rasio  likuiditas  yang  disebut Loan  to  Deposit  Ratio (LDR),  yaitu  rasio  pinjaman terhadap dana pihak ketiga dan dana pihak ketiga. Semakin tinggi LDR maka semakin tinggi pula laba  bank,  seiring  dengan  peningkatan  laba  bank  maka  kinerja  bank  juga  meningkat.  LDR berpengaruh  terhadap  kinerja  perbankan.  Selanjutnya  penerapan  manajemen  risiko  dalam penelitian ini yang digunakan adalah Rasio Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO),  yaitu  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  Bank  Pembangunan  Daerah  dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional( Kansil et al., 2017 ) . BOPO  yang  tinggi  menunjukkan  ketidakefisienan  Bank  Pembangunan  Daerah  dalam menjalankan  operasinya  sehingga  mempengaruhi  kinerja  Bank  Pembangunan  Daerah (Nazir, 2018) .  Efisiensi adalah hal mendasar konsep dan lahir dari konsep ekonomi tingkat efisiensi bank merupakan ukuran seberapa besar kemampuan bank dalam menjalankan kegiatan operasionalnya. Rasio keuangan yang digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi bank adalah BOPO (Pengeluaran operasional terhadap pendapatan operasional). Operasional pengeluaran adalah bagi hasil diberikan kepada pelanggan dan pendapatan operasional bagi hasil diperoleh dari pelanggan. Semakin kecil nilai  BOPO  berarti  semakin  banyak.  bank  yang  efisien  beroperasi (Alimusa  &  Murini,  2018) . Risiko.  manajemen  sebagai  proses  yang  komprehensif  menyentuh  hampir  setiap  aspek  dari aktivitas  suatu  badan  usaha,  mulai  dari  proses  pengambilan  keputusan  untuk  menginvestasikan sejumlah uang, hingga keputusan untuk mempekerjakan karyawan baru (Suwinardi, 2016) . Tujuan dari  manajemen  risiko  adalah  untuk  mencegah  atau  meminimalkan  dampak  buruk  yang ditimbulkan  dari  kejadian  yang  tidak  terduga  dengan  cara  menghindari  risiko  atau  menyusun rencana  kontinjensi  terkait  risiko  tersebut(Senduk,  Willar,  &  Manoppo,  2016).  Penerapan manajemen  risiko  pada  bank  memiliki  peran  yang  sangat  besar  dalam  meningkatkan  nilai pemegang saham melalui penerapan strategi bisnis berbasis risiko. Manajemen risiko memberikan gambaran  kepada  pengelola  bank  mengenai  potensi  kerugian  di  masa  depan,  serta  memberikan informasi untuk mengambil keputusan yang tepat sehingga dapat membantu pengelola bank dalam meningkatkan daya saing (Mukhlishin & Suhendri, 2018).
Penelitian dilakukan pada  Bank DKI merupakan Bank Umum dan Badan Usaha Milik Daerah yang  kepemilikan  sahamnya  dimiliki  oleh  Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  dan  PD  Pasar  Jaya. Akta  Perseroan  Terbatas  Perusahaan  Bank  Pembangunan  Daerah  Djakarta  Raya  (PT  Bank Pembangunan  Daerah  Djakarta  Raya)  No.  30  tanggal  11  April  1961  dibuat  oleh  dan  dihadapan Eliza Pondaag S.H., Notaris di Jakarta (DKI, 2021) .

## STUDI LITERATUR

## Penelitian Terdahulu
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  pengaruh Non  Performing  Loan (NPL), Net Interest  Margin (NIM), Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  dan  Biaya  Operasional  Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap Return on Assets (ROA) pada Pembangunan Daerah. Bank (BPD) di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data NPL, NIM, LDR, BOPO dan ROA  dari  BPD  di  Indonesia  dari  tahun  2011  sampai  2016  yang  diakses  melalui  website www.ojk.go.id. Metode analisis data dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda. Hasil  penelitian  menemukan  bahwa  NPL  dan  NIM  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  ROA, sedangkan LDR dan BOPO berpengaruh negatif (Nazir, 2018)
Sedangkan  penelitian  selanjutnya  menganalisis  Pengaruh  Penerapan  Manajemen  Risiko Terhadap  Kinerja  Keuangan  Dengan  Dimoderasi Good  Corporate  Governance (Studi  Empiris Pada BPD Se-Indonesia Tahun 2009-2013). Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  penerapan  manajemen  risiko  yang  diwakili  oleh  manajemen  risiko  kredit  (NPL), manajemen  risiko  likuiditas  (LDR),  dan  manajemen  risiko  operasional  (BOPO),  sedangkan variabel  dependen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kinerja  keuangan  Bank
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
Pembangunan  Daerah  (ROA),  dimoderasi  oleh Good  Corporate  Governance yang  terdiri  dari ukuran dewan komisaris, komposisi dewan komisaris, frekuensi rapat, ukuran komite manajemen risiko dan ukuran komite audit. Sampel penelitian dalam penelitian ini terdiri dari 13 BPD yang terdaftar Se-indonesia pada periode penelitian 2009-2013 yang dipilih berdasarkan kriteria tertentu dengan  menggunakan  metode  purposive  sampling.  Penelitian  dari  hasil    yang  dilakukan menunjukkan bahwa hanya penerapan manajemen risiko likuiditas (LDR) yang berpengaruh positif dan  penerapan  manajemen  risiko  Operasional  (BOPO)  yang  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap kinerja keuangan BPD (ROA), sementara penerapan manajemen risiko kredit meskipun memiliki pengaruh negatif terhadap variabel Return On Asset (ROA) dengan hasil koefisien regresi sebesar -0,091 tetapi tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel Return On Asset , sedangkan Good  Corporate  Governance yang  terdiri  dari  ukuran  dewan  komisaris,  komposisi dewan  komisaris,  frekuensi  rapat,  ukuran  komite  manajemen  risiko  dan  ukuran  komite  audit (Izdihar, 2017) .
Penelitian  berikutnya  bertujuan  untuk  meneliti  sejauh  mana  perkembangan  dan  kemajuan penerapan manajemen risiko pada perbankan Syariah di Kota Ternate. Populasi dari penelitian ini adalah  dua  Bank  Syariah  yang  ada  di  Kota  Ternate  yaitu:  Bank  Syariah  Mandiri  dan  Bank Muamalat  dan  sampelnya  adalah  manajer  dan  staf  tiap-tiap  bank  yang  menangani  manajemen risiko. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa : (a). Pemahaman risiko dan manajemen risiko pada Bank  Muamalat  maupun  Bank  Syariah  Mandiri  kantor  Cabang  Ternate  semuanya  masuk  dalam kategori baik. (b). praktek manajemen risiko pada bank Muamalat maupun Bank Syariah Mandiri kantor  Cabang  Ternate  mayoritas  menilai  bahwa  praktek  manajemen  risiko  sudah  masuk  dalam kategori  baik.  Namun  sebanyak  21,4%  di  Bank  Muamalat  dan  13,3%  di  Bank  Syariah  Mandiri menilai cukup. (c). Bank Muamalat maupun Bank Syariah Mandiri kantor Cabang Ternate menilai identifikasi risiko masuk dalam kategori baik. Namun sebanyak 7,1% di Bank Muamalat 13,3% di Bank Syariah Mandiri menilai cukup. (d). Bank Muamalat maupun Syariah Mandiri kantor Cabang Ternate  mengatakan  penilaian  dan  analisis  risiko  masuk  dalam  kategori  baik.  Namun  sebanyak 28,6%  di  Bank  Muamalat  dan  6,7%  pada  Bank  Syariah  Mandiri  yang  menilai  cukup.  (e).  Bank Muamalat  maupun  Bank  Syariah  Mandiri  kantor  cabang  Ternate  semuanya  mengatakan  baik tentang pelaksanaan monitoring dan pemantauan risiko ( Pratama, 2018 ).

## METODE
Kerangka teori merupakan kerangka penalaran yang terdiri dari konsep atau teori sebagai acuan penelitian (Nurdin  &  Hartati,  2019) .  Biasanya  kerangka  teori  disusun  dalam  bentuk  matriks, diagram atau gambar  sederhana. Berikut ini  adalah proses penelitian kuantitatif yang terdiri dari beberapa proses seperti yang dijelaskan di bawah ini:
Gambar 1. Kerangka Teoritis Sumber gambar :Data Riset, 2021
Kerangka  penelitian  pada  Gambar  1,  pendekatan  yang  digunakan  adalah  kuantitatif  dengan format  deskriptif,  karena  bertujuan  untuk  menjelaskan  dan  menceritakan  berbagai  situasi  dan kondisi, atau berbagai variabel yang menjadi objek penelitian berdasarkan apa yang terjadi, dalam
Financial Risk(NPF) XI Operational Risk (CAR) X2 Liquidity Risk(FDR) X3 Level Of Efficiency (BOPO) y
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
penelitian  ini  akan  dibahas  pengaruh  risiko  pembiayaan  (X1),  risiko  operasional  (X2),  risiko likuiditas (X3) terhadap tingkat efisiensi (Y).
Referensi penelitian peneliti berupa buku, jurnal yang berkaitan dengan manajemen risiko pada tingkat  efisiensi  keuangan  di  Bank,  regresi  linier  berganda  untuk  dijadikan  kajian  teoritis  dalam penelitian.
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek / subjek yang mempunyai besaran dan  karakteristik  tertentu  yang  diterapkan  oleh  penelitian  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulannya.  Jadi  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  Financial  Quarterly  (Maret,  Juni, September dan Desember) 2015-2020 PT Bank DKI Jakarta( OJK, 2021 ).
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Dalam penelitian  ini  tidak  diterbitkan  laporan  keuangan  Triwulanan  (Maret,  Juni,  September  dan Desember) Bank DKI Jakarta periode 2015-2020, untuk laporan keuangan ( Khasanah & Pertiwi, 2010 )  triwulan  Maret  dan  Desember    2016  tidak  diterbitkan,  triwulan  September  dan  Desember tidak diterbitkan,  yang berarti terdapat 20 sampel. Definisi operasional dilakukan agar tidak terjadi penyimpangan  dalam  membahas  dan  menganalisis  permasalahan  penelitian  yang  dilakukan. Definisi operasional variabel dalam penelitian ini adalah ( Ridha, 2017 ): Variabel  terikat  ( dependent  variable )  adalah  variabel  yang  nilainya  dipengaruhi  oleh  variabel lain. Variabel terikat penelitian ini adalah tingkat efisiensi bank (Y), dalam penelitian ini variabel dependen diukur dengan Operational Expenditures from Operational Income (BOPO) yaitu jumlah level  BOPO  di  PT  Bank  DKI  Jakarta  periode  2015-2020  yang  diperoleh  dari  laporan  keuangan Triwulanan (Maret, Juni, September dan Desember) PT Bank DKI Jakarta.
Variabel  bebas  ( independent  variable )  adalah  variabel  yang  nilainya  tidak  bergantung  pada variabel lain, variabel independen dalam penelitian ini adalah
Sebuah. Risiko pembiayaan (X1). Yang dimaksud dengan risiko pembiayaan dalam penelitian ini adalah jumlah tingkat NPF pada PT Bank DKI Jakarta periode 2015-2020 yang diperoleh dari laporan keuangan triwulanan (Maret, Juni, September dan Desember) PT Bank DKI Jakarta.
Risiko  operasional  (X2).  Risiko  operasional  didefinisikan  sebagai  total  tingkat  CAR  pada  PT Bank  DKI  Jakarta  periode  2015-2020  yang  diperoleh  dari  laporan  keuangan  triwulanan  (Maret, Juni, September dan Desember) PT Bank DKI Jakarta.
Risiko likuiditas (X3). Yang dimaksud dengan risiko likuiditas adalah total tingkat FDR pada PT Bank DKI Jakarta periode 2015-2020 yang diperoleh dari laporan  keuangan Triwulanan (Maret, Juni, September dan Desember) PT Bank DKI Jakarta.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  data  kuantitatif,  dimana  data  yang  digunakan  dalam penelitian berupa angka dan perhitungan menggunakan metode statistik berbantuan program SPSS 21.  Pengumpulan  data  bersumber  dari  lembaga  keuangan  OJK  (Otoritas  Jasa  Keuangan)  untuk laporan Publikasi di PT Bank DKI Jakarta Triwulan (Maret, Juni, September dan Desember) dari 2015 hingga 2020( OJK, 2021 ).
Tabel 1. Laporan Keuangan PT DKI Jakarta  2015-2020
THN  TRIWULAN Risiko pembiayaan NPF Risiko operasional CAR Risiko likuiditas FDR Belanja Operasional dari Pendapatan Operasional (BOPO) 2015 MARET 4.81 19.93 79.87 64.03 JUNI 7.27 17.17 82.03 92.96 SEPTEMBER  7,18 15.35 73.63 92.99 DESEMBER 7.96 24.53 91.14 90.99 2016 JUNI 7.77 28.51 89.56 79.25 SEPTEMBER  7.60 29.27 82.99 80.26 2017 MARET 5.37 30,47 72.82 78.25 JUNI 4.73 28.80 72.07 77.91
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
SEPTEMBER  4.74 28.86 61.86 77.82 DESEMBER 3.76 28.77 70.77 76.97 2018 MARET 4.08 29.75 65.07 80.58 JUNI 3.82 28.24 79.36 76.44 SEPTEMBER  3.19 28.42 82.66 77.88 DESEMBER 2.66 24.23 93.04 75.17 2019 MARET 3.00 28.72 97.18 77.82 JUNI 3.30 26.14 87.88 77.09 SEPTEMBER  2.65 25.90 79.92 76.30 DESEMBER 2.52 23.79 100.33 76.01 2020 MARET 3.09 28.98 96.73 81.62 JUNI 3.54 28.17 90.32 82.94
Sumber tabel :(OJK, 2021)
Laporan  keuangan  pada  Tabel  1,  untuk  publik  adalah  Triwulanan  dari  2015  -  2020,  dengan catatan  tidak  ada  laporan  Triwulanan  Maret  dan  Desember    2016   dan  Triwulan  September  dan Desember 2020, sehingga sampel yang diambil untuk mengolah datanya adalah N = 20.

## Analisis data
Analisis data yang dilakukan oleh penelitian ini terhadap data tersebut adalah sebagai berikut:

## Uji asumsi klasik
Uji  asumsi  klasik  digunakan  untuk  mendapatkan  model  regresi  yang  menghasilkan  estimator linier  tidak  biasa  terbaik  atau  BLUE  ( Best  Linear  Un  Estimator ).  BIRU  dapat  dicapai  jika memenuhi asumsi klasik. Dalam penelitian uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolonieritas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi( Zainuddin, 2016 ).

## Uji Regresi Linier Berganda
Analisis  linier  berganda  digunakan  untuk  memprediksi  bagaimana  keadaan  (naik  turunnya) variabel dependen, ketika dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (kenaikan dan penurunan nilai)( Rahadjeng, 2017 ).

## Pengujian hipotesis Uji Koefisien Determinan (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase hubungan antara  variabel bebas dan variabel terkait. Besarnya persentase pengaruh semua variabel terhadap nilai dependen ariable dapat dilihat dari besarnya koefisien determinan (R2) persamaan regresi( Manik, 2017 ).

## Uji Parsial (Uji t)
Uji t digunakan untuk menguji apakah masing-masing variabel independen (independen) secara individual maupun individual berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (dependen) pada tingkat signifikan 0,05 (5%) dengan asumsi variabel independen konstan(Azhari, 2020).

## Uji Simultan (Uji f).
Uji  f  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  risiko  pembiayaan,  risiko  operasional  dan  risiko likuiditas terhadap tingkat efisiensi bank. Uji f pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas  atau  bebas  yang  dimasukkan  dalam  model  memiliki  pengaruh  bersama  terhadap  variabel terikat atau terikat. Pengujian dengan kriteria uji F tabel, jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima dan Ha ditolak artinya tidak signifikan dan jika Fhitung> Ftabel maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan(Danar Maharudin, 2019).
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425

## HASIL
Pembahasan hasil penelitian meliputi beberapa tes, diantaranya sebagai berikut: Uji asumsi klasik Uji normalitas
Model regresi dikatakan berdistribusi normal, jika data ploting (titik-titik yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal
.
Gambar 2. Uji Normalitas Sumber data : Data Riset,2021
Pengujian nomalitas gambar 2,  Data ploting(titik-titik) yang menggambarkan data sesunggunya mengikuti garis normal, sehigga model regresi berdistribusi Normal.
Uji Multikolonieritas
Uji  multikolonieritas  merupakan  pengujian  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  hubungan  yang signifikan  antara  variabel  independen  dalam  model  regresi  linier  berganda.  Pengujian  ini diperlukan untuk mengetahui apakah ada variabel lain dalam satu model atau tidak. Kesamaan antar variabel  independen  dalam  suatu  model  akan  menyebabkan  korelasi  yang  sangat  kuat  antara variabel independen dengan variabel independen lainnya.
Tabel 2. Uji Multikolonieritas
Coefficients a Model Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Beta Tolerance VIF 1 (Constant)  73,540  16,169 4,548  0,000 NPF(X1) 1,830 0,757 0,524 2,419  0,028  0,853 1,172 CAR(X2) -0,279  0,331 -0,180 - 0,844 0,411  0,880 1,137 FDR(X3) 0,060 0,126 0,098 0,475  0,641  0,940 1,064 a. Dependent Variable: BOPO(Y)
Sumber tabel : Data Riset,2021
Jika dilihat dari tabel 2,. dapat disimpulkan bahwa nilai Variance Inflation Factor adalah 1,172 untuk variabel risiko pembiayaan (NPF), 1,137 untuk variabel risiko operasional (CAR) dan 1,064 untuk variabel risiko likuiditas (FDR) dan jumlah masing-masing variabel < 10, dan nilai Toleransi untuk variabel risiko pembiayaan (NPF) 0,853, untuk variabel risiko operasional (CAR) 0,880, dan untuk  variabel  risiko  likuiditas  (FDR)  0,940.  Jadi  untuk  variabel  risiko  pembiayaan,  risiko operasional dan risiko likuiditas serta jumlah masing-masing variable > dari 0,1 maka model dapat
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
dikatakan bebas multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  suatu  kondisi  dimana  varians  error  confounding  tidak  konstan untuk  semua  nilai  variabel  independen,  dimana  pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah model regresi tidak memiliki kesamaan varian residual atau observasi lainnya.
Gambar 3. Model Scatterplot Sumber gambar : Data Riset,2021
Pengujian heteroskedastisitas Dari gambar 3, ciri-ciri citra model scatterplot adalah:
Titik data tersebar di atas dan di bawah atau  di sekitar 0. Titik data tidak hanya menggumpal ke atas atau ke bawah. Titik penyebaran data tidak boleh membentuk pola bergelombang yang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Distribusi titik data tidak boleh berpola.
Pengujian dapat disimpulkan bahwa karakteristik terpenuhi sehingga dapat dikatakan bahwa dalam model regresi pengaruh risiko pembiayaan, risiko operasional dan risiko likuiditas terhadap tingkat efisiensi bank tidak terjadi heteroskedastisitas sehingga dalam uji asumsi klasik heteroskedastisitas terpenuhi, selanjutnya dalam hal ini dapat dilanjutkan ke tahap pengujian regresi linier berganda.

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk melihat apakah terdapat hubungan linier atau kesalahan  dalam rangkaian pengamatan yang diurutkan menurut waktu (data deret waktu). Pengujian ini dilakukan jika  data  yang  dianalisis  adalah  data  deret  waktu,  untuk  melihat  apakah  ada  permasalahan autokorelasi.  Pengujian  yang  sering  digunakan  adalah tes  Durbin-Waston (DW  test).  Selain menggunakan  uji Durbin-Waston ,  dapat  juga  digunakan  uji  korelasional  seri  Breusch  Goldfrey pada Uji LM. Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut: Hipotesa H0: Model memiliki autokorelasi Ha: Model tidak memiliki autokorelasi Jika probabilitas > Alpha (0,05) maka H0 ditolak, maka Ha diterima Jika probabilitas < Alpha (0,05) maka Ha ditolak maka H0 diterima
Tabel 3. Model Summary
Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .599 a 0,359 0,239 5,75575 1,481 a. Predictors: (Constant), FDR(X3), CAR(X2), NPF(X1) b. Dependent Variable: BOPO(Y)
Sumber tabel : Data Riset,2021
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
Pengujian  autokorelasi  dari  tabel  3,  untuk  nilai  du  dicari  distribusi  nilai  tabel  durbin  Watson berdasarkan  k  (3)  dan  N  =  20  dengan  signifikansi  5%,  kemudian  du  (1.6763)  <  Durbin Watson(1,481)  <  4-du  (2,324)  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  kepastian  ada  atau  tidaknya gejala  autokorelasi, maka solusi yang diperlukan  untuk mengatasi  gejala autokorelasi, dilakukan dengan Uji Run test.
Landasan Uji Run Test sebagai berikut :
Jika nilai Asymp.Sig(2-tailed) lebih kecil dari 0,05 maka terdapat gejala autokorelasi Jika nilai Asymp.Sig(2-tailed) lebih besar dari 0,05 maka  tidak terdapat gejala autokorelasi.
Tabel 4. Uji Run Test Unstandardized Residual Test Value a 0,16003 Cases < Test Value 10 Cases >= Test Value 10 Total Cases 20 Number of Runs 12 Z 0,230 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,818 a. Median
Sumber tabel : Data Riset,2021
Pengujian run test pada tabel  4, nilai Asymp.Sig(2-tailed) 0,818  > 0,05 maka dapat disimpulkan tidak terdapat gejala autokorelasi.
Uji Regresi Linier Berganda Analisis  linier  berganda  digunakan  untuk  memprediksi  bagaimana  keadaan  (naik  turunnya) variabel dependen, ketika dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (kenaikan dan penurunan nilai).
Tabel 5. Uji Regresi Linier Berganda Coefficients a
Model Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Beta Tolerance VIF 1 (Constant)  73,540  16,169 4,548 0,000 NPF(X1) 1,830 0,757 0,524 2,419 0,028  0,853 1,172 CAR(X2) -0,279  0,331 -0,180 -0,844 0,411  0,880 1,137 FDR(X3) 0,060 0,126 0,098 0,475 0,641  0,940 1,064 a. Dependent Variable: BOPO(Y)
Sumber tabel : Riset Data,2021
Pengujian  regresi  linier  berganda  pada  Tabel  5,  dari  perhitungan  menggunakan  SPSS  diperoleh hasil sebagai berikut: a = 73.540, b = 1.830, b2 = -0,279, b3 = 0,060 Berdasarkan rumus persamaan regresi linier berganda diperoleh hasil analisis sebagai berikut: Y = 73.540 + {(1.830) X1 + (-0.279) X2 + (0,060) X3} Model persamaan regresi berganda signifikan: Nilai analisis regresi linier berganda yang masih berupa angka dapat dijelaskan dalam bahasa yang mudah dipahami sebagai berikut:
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
Nilai α sebesar 73.540 artinya jika variabel risiko pembiayaan (X1) risiko operasional (X2) dan  risiko  likuiditas  (X3)  konstan  atau  tidak  berubah  (sama  dengan  nol,  maka  tingkat efisiensi (Y) akan menjadi senilai 73.540.
Nilai koefisien regresi X1 = 1.830 menunjukkan bahwa jika risiko pembiayaan meningkat 100% maka akan mengakibatkan peningkatan tingkat efisiensi pada PT Bank DKI Jakarta sebesar 1.830.
Nilai koefisien regresi X2 = -0.279 menunjukkan bahwa jika risiko pembiayaan mengalami peningkatan sebesar 100% maka akan mengakibatkan peningkatan tingkat efisiensi pada PT Bank DKI Jakarta sebesar -0.279.
Nilai  koefisien  regresi  X3  =  0,060  menunjukkan  bahwa  apabila  risiko  pembiayaan mengalami  peningkatan  sebesar  100%  maka  akan  mengakibatkan  peningkatan  tingkat efisiensi pada PT Bank DKI Jakarta  sebesar 0,060.

## Pengujian hipotesis Uji Koefisien Determinan (R2)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Besarnya persentase pengaruh semua variabel terhadap nilai variabel dependen dapat dilihat dari koefisien determinan (R2) persamaan regresi. Koefisien determinasi dilihat dari hasil perhitungan SPSS sebagai berikut:
Tabel 6. Uji Koefisien Determinan(R2)
Model Summary b
Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .599 a 0,359 0,239 5,75575 1,481
a. Predictors: (Constant), FDR(X3), CAR(X2), NPF(X1) b. Dependent Variable: BOPO(Y)
Sumber tabel : Data Riset,2021
Dilihat dari tabel 6 koefisien determinan (R2) menunjukkan angka Adjusted R Square sebesar 0,359 atau  35,9%  yang  berarti  variasi  tingkat  efisiensi  dapat  dijelaskan  oleh  risiko  pembiayaan,  risiko operasional dan risiko likuiditas, sisanya 64,1% dapat dijelaskan dari variabel lain di luar. variabel penelitian.

## Uji Parsial (Uji t)
Uji  t  digunakan  untuk  menguji  apakah  masing-masing  variabel  independen  (independen)  secara individual maupun individual memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen pada tingkat signifikan 0,05 (5%) dengan asumsi variabel bebas independen konstan.
Tabel 7. Uji Parsial(Uji t)
Coefficients a Model Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Beta Tolerance VIF 1 (Constant)  73,540  16,169 4,548 0,000 NPF(X1) 1,830 0,757 0,524 2,419 0,028  0,853 1,172 CAR(X2) -0,279  0,331 -0,180 -0,844 0,411  0,880 1,137 FDR(X3) 0,060 0,126 0,098 0,475 0,641  0,940 1,064 a. Dependent Variable: BOPO(Y)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
Sumber tabel : Data Riset,2021
Pengujian parsial pada Tabel 7, dapat dilihat dengan melihat hasil koefisien keluaran SPSS pada uji-t  di  atas  dengan  membandingkan  t  hitung  dengan  t  tabel  2.1199    yang  diperoleh  dari  t  tabel dengan  df  =  nk  (20-4)  yaitu  16  dan  alpha  0,05,  untuk  melihat  secara  parsial  pengaruh  risiko pembiayaan  terhadap  tingkat  efisiensi  pada  PT  Bank  DKI  Jakarta,  maka  analisisnya  sebagai berikut:
Pengaruh risiko pembiayaan (X1) terhadap tingkat efisiensi (Y) dari hipotesis: H0 : Risiko pembiayaan parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Ha : risiko pembiayaan secara parsial berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Berdasarkan hasil uji t untuk variabel risiko pembiayaan diperoleh thitung 2.419 dan ttabel 2,1199 dengan nilai signifikan  0,028 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan Ha diterima. Hal ini menunjukkan bahwa risiko pembiayaan berpengaruh  positif signifikan  secara parsial terhadap tingkat  efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Pengaruh risiko operasional (X2) terhadap tingkat efisiensi (Y) hipotesis: H0 : Risiko operasional  secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat  efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Ha : Risiko operasional secara parsial berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Berdasarkan hasil uji t untuk variabel risiko operasional diperoleh t hitung - 0,844 dan t tabel 2,1199 dengan nilai signifikansi 0,411 > 0,05 sehingga H0 diterima dan Ha ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa  risiko  operasional  tidak  berpengaruh  negatif  signifikan  secara  parsial  terhadap  tingkat efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Pengaruh  Risiko  Likuiditas  (X3)  terhadap  Tingkat  Efisiensi  (Y)  Hipotesis:  H0:  Secara parsial Risiko Likuiditas tidak berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Ha: Risiko likuiditas secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat efisiensi PT Bank DKI Jakarta.
Berdasarkan hasil uji t untuk variabel risiko likuiditas diperoleh t hitung 0,475 dan t tabel 2,1199 dengan nilai signifikansi 0,389  < 0,05, maka H0 diterima dan Ha ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa risiko likuiditas tidak berpengaruh positif  signifikan secara parsial terhadap tingkat efisiensi PT Bank DKI Jakarta.

## Uji Simultan (Uji F)
Uji  f  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  risiko  pembiayaan,  risiko  operasional  dan  risiko likuiditas terhadap tingkat efisiensi bank. Uji f pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas  atau  bebas  yang  dimasukkan  dalam  model  memiliki  pengaruh  bersama  terhadap  variabel terikat atau terikat.
Dengan  kriteria  uji  F  tabel,  jika  F hitung <F tabel maka  H0  diterima  dan  Ha  diterima,  artinya  tidak signifikan dan jika Fhitung> Ftabel maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.
Tabel 8. Uji Simultan (Uji f)
ANOVAa Model Sum of Squares  df Mean Square F Sig. 1 Regression  297,132  3 99,044 2,990  .062b Residual 530,058  16  33,129
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
Total 827,191  19 a. Dependent Variable: BOPO(Y)
b. Predictors: (Constant), FDR(X3), CAR(X2), NPF(X1)
Sumber Tabel : Data Riset,2021 Pengujian simultan pada tabel 8,  dari uji ANOVA atau uji F diperoleh nilai Fhitung 2,990 > F tabel 2,1199 dengan  tingkat  signifikan  0,062,  karena  probabilitasnya  signifikan  maka  jauh  lebih  kecil dari 0,05 sehingga H0 diterima dan Ha ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa secara simultan tidak terdapat pengaruh yang signifikan pada resiko pembiayan bersama  terhadap tingkat efisiensi pada PT Bank DKI Jakarta.

## PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa risiko pembiayaan(X1) berpengaruh positif  signifikan secara parsial terhadap tingkat efisiensi(Y), resiko risiko operasional(X2) tidak berpengaruh negatif signifikan secara parsial terhadap tingkat efisiensi(Y), dan risiko likuiditas(X3) tidak berpengaruh positif  signifikan secara parsial terhadap tingkat efisiensi(Y), untuk pengarug secara simultan tidak terdapat  pengaruh  yang  signifikan  pada  resiko  pembiayan  bersama    terhadap  tingkat  efisiensi. Tingkat pengaruh variable X1,X2, X3 terhadap Y pada koefisien determinan  (R2) menunjukkan angka  Adjusted  R  Square  sebesar  0,359  atau  35,9%  yang  berarti  variasi  tingkat  efisiensi  dapat dijelaskan  oleh  risiko  pembiayaan,  risiko  operasional  dan  risiko  likuiditas,  sisanya  64,1%  dapat dijelaskan  dari  variabel  lain  di  luar,  untuk  Penelitian  terkait  sebelumnya  tidak  terjadi  kesamaan dalam pengaruh nilai independent(x) dan nilai dependent(Y), karena perbedaan dalam nilai yang dihasilkan dari data Pengolahan SPSS. Kemungkinan terjadi juga pada penelitian yang dilakukan oleh  penulis  karena  tidak  lengkapnya  data  yang  didapat  dari  sumber    ojk.go.id  untuk  laporan Triwulan Maret,Desember 2016 dan Triwulan September, Desember 2020 sehingga nilai ketepatan analisis data SPSS tidak maksimal. Ada kesempatan untuk melakukan penelitian kembali  untuk melengkapi nilai-nilai triwulan di tahun 2016 dan 2020.

## KESIMPULAN
Tingkat  pengaruh  nilai  variable  bebas  (Risiko  pembiayaan,  Risiko  operasional  dan    Risiko Likuiditas) hanya 35,9% dari variable terkait(Tingkat efisiensi ) sisanya 64,1% dari variabel lain yang belum masuk dalam penelitian tersebut. Pengaruh secara parsial positif pada variabel bebas (risiko pembiayaan) terhadap variabel terkait(tingkat efisiensi), variabel bebas (risiko operasional) tidak  berpengaruh  negative  terhadap  variabel  terkait(tingkat  efisiensi)  dan  untuk  variabel  bebas (risiko likuiditas) tidak berpengaruh positif pada variabel terkait(tingkat efisiensi).

## REFERENSI
Alimusa, L. O., & Murini. (2018). PENGARUH INTERNAL CAPITAL ADEQUENCY RATIO (CAR),  FINANCING  TO  DEPOSIT  RATIO  (FDR),  DAN  BIAYA  OPERASIONAL  PER PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO) DALAM PENINGKATAN PROFITABILITAS INDUSTRI BANK SYARIAH DI INDONESIA. Jurnal Mega Aktiva , 7 (April), 1–10. Amalina, A., & Saifi, M. (2018). Analisis Sistem Akuntansi Pemberian Kredit Multiguna Sebagai Salah Satu Upaya Meminimalisir Kredit Bermasalah. Jurnal Administrasi Bisnis , 60 (2), 19– 27.
Azhari.  (2020).  Pengaruh  Kompetensi,  Independensi,  Dan  Profesionalisme  Auditor  Terhadap Kualitas  Audit  Dengan  Etika  Auditor  Sebagai  Variabel  Moderasi. Invoice :  Jurnal  Ilmu Akuntansi , 2 (2), 139–184. https://doi.org/10.26618/inv.v2i2.4116 Chosyali,  A.,  &  Sartono,  T.  (2019).  Optimalisasi  Peningkatan  Kualitas  Kredit  Dalam  Rangka
Mengatasi Kredit Bermasalah. Law Reform , 15 (1), 98.
https://doi.org/10.14710/lr.v15i1.23357
Danar Maharudin, A. (2019). Efisiensi Perbankan Syariah Di Indonesia. JEJAK: Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan , 7 (2), 1–11. https://doi.org/10.15294/jejak.v7i2.3895 DKI,  team B. (2021). Bank DKI. Eprianti,  N.  (2019).  Penerapan  Prinsip  5C  Terhadap  Tingkat  Non  Performing  Financing  (Npf).
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 5 Nomor 2, Agustus 2021 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v5i2.425
Amwaluna: Jurnal Ekonomi Dan Keuangan Syariah , 3 (2). https://doi.org/10.29313/amwaluna.v3i2.4645 Handa Gustiawan. (2019). Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Non Performing Financing, Dan Capital Adequacy  Ratio  Terhadap  Financing  To  Deposit  Ratio  Pada  PT.Bank  Maybank  Syariah Indonesia Periode 2011-2018. Αγαη , 8 (5), 55.
Izdihar, S. (2017). Pengaruh Penerapan Manajemen Risiko Terhadap Kinerja Keuangan  Dengan Dimoderasi  Good  Corporate  Governance  (Studi  Empiris  Pada  BPD  Se-Indonesia  Tahun 2009-2013 ). JURNAL EKONOMI , 25 , 1–14.
Kansil, D., Murni, S., Tulung, J. E., Risiko, P., Kansil, D., Murni, S., … Roa, B. (2017). Pengaruh Risiko  Perbankan  Terhadap  Kinerja  Keuangan  Tahun  2013-2015  (Bank  Pembangunan Daerah  Se-Indonesia). Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  Dan Akuntansi , 5 (3), 3508–3517. https://doi.org/10.35794/emba.v5i3.17581 Khasanah, I., & Pertiwi, O. D. (2010). terhadap Kepuasan Konsumen RS St . Elisabeth Semarang.
Jurnal Khasanah Pertiwi , 12 (2), 117–124.
Manik,  S.  (2017).  Pengaruh  Kepuasan  Kerja  Terhadap  Disiplin  Kerja  Pegawai  Kantor  Camat Pendalian  Iv  Koto  Kabupaten  Rokan  Hulu. International  Journal  of  Social  Science  and Business , 1 (4), 257. https://doi.org/10.23887/ijssb.v1i4.12526 Mukhlishin,  A.,  &  Suhendri,  A.  (2018).  Analisa  Manajemen  Risiko  (Kajian  Kritis  Terhadab Perbankan Syariah di Era Kontemporer). An-Nisbah: Jurnal Ekonomi Syariah , 5 (1), 257–275. https://doi.org/10.21274/an.2018.5.1.257-275 Nazir.  (2018).  The  Effect  of  Risk  Management  Implementation  on  Financial  Performance Satisfaction at Regional Development Banks in Indonesia. Jurnal Visioner & Strategis , 7 (1),
41–50.
Nurdin,  I.,  &  Hartati,  S.  (2019). Metodologi  Penelitan  Sosial .  Retrieved  from https://play.google.com/store/books/details?id=tretDwAAQBAJ&rdid=book- tretDwAAQBAJ&rdot=1&source=gbs_vpt_read&pcampaignid=books_booksearch_viewpo rt
OJK, T. (2021). Otoritas jasa Keuangan. Retrieved from web page website: https://www.ojk.go.id/id/Default.aspx
Pratama,  R.  (2018).  PENERAPAN  MANAJEMEN  RISIKO  PADA  PERBANKAN  SYARIAH (Studi Kasus Pada Bank Muamalat & Bank Syariah Mandiri Cabang Kota Ternate). Jurnal Mitra Manajemen , 2 (6), 597–609. https://doi.org/10.52160/ejmm.v2i6.162 Rahadjeng,  E.  R.  (2017).  “Pengaruh  Perputaran  Piutang  dan  Pengumpulan  Piutang  Terhadap Likuiditas  Perusahaan  Otomotif  dan  Komponen  yang  Tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia.” Seminar Nasional Dan Gelar Produk , 1094–1103.
Riau,  B.  (2017).  Kajian  Ekonomi  dan  Keuangan  Regional  Provinsi  Kepulauan  Riau  Mei  2017. Bank Indonesia Kantor Wilayah Kepulauan Riau , 1–83. Ridha, N. (2017). Proses Penelitian, Masalah, Variabel, dan Paradigma Penelitian. Jurnal Hikmah ,
14 (1),
62–70. Retrieved from http://jurnalhikmah.staisumatera-
medan.ac.id/index.php/hikmah/article/download/10/13
Senduk, N., Willar, D., & Manoppo, F. (2016). Modeling Of Project Risk Management In Small- Scale  Construction  Services  Providing  Companies  (Contractor  Case  Study  in  Manado). Jurnal Ilmiah Media Engineering , 6 (2), 96924.
Sukamto. (2016). Formulasi Strategi Kebijakan Pemberdayaan Ekonomi Rakyat Kabinet Indonesia Kerja Dalam Prespektif Ekonomi Islam. Jurnal MALIA , 7 , 185–212.
Suwinardi. (2016). Manajemen risiko proyek. Orbith , 12 (manajemen resiko proyek), 145–151.
Zainuddin. (2016). Pengaruh car, bopo, dan npf terhadap profitabilitas (roa) pada pt. Bank Rakyat Indonesia  Syariah  (Bri  Syariah).  Retrieved  from  IAIN  Padang  Sidempuan  website: http://etd.iain-padangsidimpuan.ac.id/687/